Management of Early- and Late-Stage Rheumatoid Arthritis: Are Physiotherapy Students' Intended Behaviours Consistent with Canadian Best Practice Guidelines?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study examined whether physiotherapy students in a problem-based learning (PBL) curriculum intend to implement best practices for management of clients with rheumatoid arthritis (RA). METHOD: Physiotherapy students (n=49) completed a subsection of the ACREU Primary Care Survey to evaluate the concordance between intended behaviours and Canadian best practices for early- and late-stage RA, before and after completing the relevant PBL content. Changes in scores were assessed using McNemar's test for dependent proportions. RESULTS: Most students indicated that they would recommend treatments or referrals for physiotherapy/exercise, education, and occupational therapy or joint protection pre- and post-PBL (>83% and >95%, respectively). Post-PBL, more students recommended referral to a rheumatologist and disease-modifying anti-rheumatic drugs (DMARDs) for both early and late RA; however, the increase was significant only for early RA (p=0.013 and 0.031 for referral to rheumatologist and DMARDs, respectively). More students recommended psychosocial support at both stages of RA post-PBL (early RA: p<0.001; late RA: p=0.031). Although more students recommended DMARDs post-PBL, only 8 students in total made this recommendation (16%), and fewer students considered use of non-steroidal anti-inflammatory drugs. Most students (94%) did not recommend referral to a surgeon for early or late RA. CONCLUSION: Intended behaviour of physiotherapy students was more consistent with Canadian best practice guidelines for managing clients with early- and late-stage RA following the PBL curriculum. Further study is required to determine whether the students were less aware of best practices related to pharmacologic interventions and timely referral to appropriate specialists, or whether they considered these issues to be outside their scope of practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».